細(xì)化信用評(píng)價(jià)體系對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿的影響

□文/修亞南

（德州學(xué)院 山東·德州）

引言

隨著我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，電子商務(wù)的出現(xiàn)，改變了以往的商業(yè)運(yùn)營(yíng)理念，使交易變得越發(fā)方便快捷。在電子商務(wù)的發(fā)展過(guò)程中，出現(xiàn)了新興的電子商務(wù)模式，即顧客對(duì)顧客的電子商務(wù)（C2C）。越來(lái)越多的網(wǎng)民在享受互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)時(shí)，他們的思考也將是深入的，最早對(duì)于交易過(guò)程和頁(yè)面等表面化的關(guān)注已被更理性、實(shí)際的評(píng)判所替代。易觀國(guó)際在《中國(guó)C2C市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)2006-2010》報(bào)告中指出，影響未來(lái)C2C市場(chǎng)交易規(guī)模的因素中，阻礙因素主要包括信用體系不完善，商業(yè)模式尚未得到驗(yàn)證和不斷有主流廠商退出市場(chǎng)等。其中，信用問(wèn)題一直是影響電子商務(wù)市場(chǎng)發(fā)展的重要因素，社會(huì)對(duì)信用問(wèn)題產(chǎn)生的負(fù)面影響的關(guān)注，一方面降低了人們對(duì)電子商務(wù)的認(rèn)知；另一方面也客觀上暴露了問(wèn)題。本文通過(guò)對(duì)C2C電子商務(wù)交易過(guò)程中的信用評(píng)價(jià)模式的分析，找出現(xiàn)有信用評(píng)價(jià)體系中，究竟有哪些因素，以什么樣的程度影響潛在消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿的因素，并對(duì)現(xiàn)有的信用評(píng)價(jià)體系提出改進(jìn)建議。對(duì)提高國(guó)內(nèi)拍賣(mài)網(wǎng)站中C2C交易的信用管理水平和提高C2C電子商務(wù)的發(fā)展速度有一定的參考價(jià)值。

一、電子商務(wù)信用評(píng)價(jià)體系

所謂C2C電子商務(wù)信用評(píng)價(jià)體系，是指交易雙方在一筆交易完成后，在評(píng)價(jià)有效期內(nèi)，根據(jù)本次交易的情況對(duì)交易對(duì)象進(jìn)行相互評(píng)價(jià)，形成信用的信息反饋，并將一個(gè)用戶得到的所有評(píng)價(jià)按一定方式集結(jié)為該用戶的信用度和信用記錄，用以反映該用戶的信用狀況，供其他用戶作交易決策參考。信用評(píng)價(jià)體系作為一種傳播信用信息的工具，其宗旨是幫助交易雙方了解交易對(duì)象的信用狀況，約束交易行為，降低交易風(fēng)險(xiǎn)，提高交易的成交率。

二、現(xiàn)有C2C電子商務(wù)信用評(píng)價(jià)體系問(wèn)題分析

現(xiàn)有的C2C電子商務(wù)信用評(píng)價(jià)模型采用簡(jiǎn)單的信用累積評(píng)價(jià)算法，形成用戶的信用記錄和信用度，減輕了網(wǎng)上交易信用危機(jī)，增加了用戶網(wǎng)上交易的信心，但在評(píng)價(jià)規(guī)則、評(píng)價(jià)算法方面仍存在一些問(wèn)題。

（一）信用評(píng)價(jià)等級(jí)設(shè)計(jì)過(guò)于簡(jiǎn)單。僅設(shè)“好評(píng)”、“中評(píng)”、“差評(píng)”三檔，對(duì)應(yīng)得分為+1、0、-1，有時(shí)無(wú)法準(zhǔn)確反映出用戶的真實(shí)評(píng)價(jià)。比如在淘寶網(wǎng)中，對(duì)同一賣(mài)家，有兩位買(mǎi)家就自己買(mǎi)到的商品都給出了好評(píng)。其實(shí)，查看兩位買(mǎi)家的評(píng)論發(fā)現(xiàn)買(mǎi)家對(duì)賣(mài)家的產(chǎn)品都有不滿意的地方，第一例是收到的商品沒(méi)有包裝，第二例是商品與網(wǎng)上描述不相符，由于這兩個(gè)買(mǎi)家最終還是收到了商品，而且質(zhì)量沒(méi)什么問(wèn)題，所以仍然給了賣(mài)家好評(píng)。

（二）信用評(píng)價(jià)算法缺乏對(duì)評(píng)價(jià)用戶信用的考慮。實(shí)際上，信用度高的評(píng)價(jià)用戶做出的評(píng)價(jià)更具有可信性，對(duì)被評(píng)用戶的信用影響應(yīng)該更大。例如，對(duì)一位作為賣(mài)家的被評(píng)價(jià)用戶而言，每一個(gè)與其交易過(guò)的買(mǎi)家的好評(píng)對(duì)該賣(mài)家信用度的影響均相同，即信用值增。這就無(wú)法調(diào)動(dòng)評(píng)價(jià)用戶對(duì)交易及時(shí)進(jìn)行評(píng)價(jià)的積極性，并可能會(huì)導(dǎo)致評(píng)價(jià)的隨意性。

（三）信用評(píng)價(jià)算法中信用度的變化僅依據(jù)交易筆數(shù)，而與交易金額無(wú)關(guān)。這就意味著，進(jìn)行一次幾元錢(qián)的交易與進(jìn)行一次幾千元的交易獲得的評(píng)價(jià)機(jī)會(huì)一樣，都是一次，而且信用值的增減可能也相同。所以，原來(lái)一些賣(mài)電話卡的，賣(mài)方信譽(yù)度會(huì)增長(zhǎng)很快，但其很長(zhǎng)時(shí)間的交易總金額可能還不如一個(gè)在網(wǎng)上賣(mài)手機(jī)的人一次交易的金額多。一旦賣(mài)電話卡的人轉(zhuǎn)賣(mài)手機(jī)等貴重商品，其實(shí)就造成了信用度的不對(duì)等，如果這個(gè)家惡意欺詐，那買(mǎi)家的風(fēng)險(xiǎn)就增大了許多。

圖1 購(gòu)買(mǎi)時(shí)的依據(jù)

圖2 好評(píng)率對(duì)購(gòu)買(mǎi)數(shù)量的影響（單位：件）

（四）缺乏對(duì)賣(mài)家近期交易頻率的考慮。盡管C2C網(wǎng)站中對(duì)賣(mài)家交易歷史有詳細(xì)記錄，賣(mài)家近一周、一個(gè)月、幾個(gè)月的交易均有記錄，但是信用度的計(jì)算并沒(méi)有把賣(mài)家交易頻率考慮進(jìn)去，只是把賣(mài)家交易頻率作為一個(gè)參考值。然而，對(duì)買(mǎi)家來(lái)說(shuō)，近期交易頻繁的賣(mài)家相對(duì)偶爾進(jìn)行交易的賣(mài)家，具有更高的可信度。比如在淘寶網(wǎng)站中，具有同樣信用度的兩位鉆石賣(mài)家如果一位賣(mài)家交易頻繁，近一周內(nèi)有幾十筆甚至更多筆的交易，說(shuō)明此賣(mài)家的業(yè)務(wù)量大，那么其造假的可能性會(huì)比較小；相反，如果另一位賣(mài)家，已經(jīng)有一個(gè)月甚至幾個(gè)月沒(méi)有進(jìn)行交易，那么相對(duì)而言，前一位賣(mài)家更具可靠性。

三、細(xì)化交易信用評(píng)價(jià)體系對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿的影響

通過(guò)調(diào)查顯示，以前的評(píng)價(jià)確實(shí)會(huì)對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿產(chǎn)生影響。44%的人在購(gòu)買(mǎi)時(shí)會(huì)依據(jù)他人的評(píng)價(jià)來(lái)購(gòu)買(mǎi)，36%的人在購(gòu)買(mǎi)時(shí)會(huì)依據(jù)質(zhì)量來(lái)購(gòu)買(mǎi)，20%的人在購(gòu)買(mǎi)時(shí)會(huì)依據(jù)價(jià)格來(lái)購(gòu)買(mǎi)。（圖1）

H0：假設(shè)賣(mài)家的信用等級(jí)，好憑率和消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿存在相關(guān)性。消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)數(shù)量和信用等級(jí)、好評(píng)率的關(guān)系。（圖2）

從圖2可以看出，兩個(gè)變量之間很明顯存在相關(guān)性，隨著好評(píng)率的增加，購(gòu)買(mǎi)數(shù)量也呈現(xiàn)出“增加”的趨勢(shì)，（屬于正相關(guān)關(guān)系），下面進(jìn)一步研究?jī)烧呦嚓P(guān)性的強(qiáng)弱。

用Y表示消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)數(shù)量，X6表示好評(píng)率。

假設(shè)一元線性方程為：Y=rX6+B

通過(guò)SPSS得出相關(guān)性系數(shù)r=0.994 Y=0.994X6+B r=0.994＞0，所以賣(mài)家的信用等級(jí)和好評(píng)率會(huì)正向影響消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)水平。

H1：假設(shè)支付中介的安全性會(huì)正向影響消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿。

由SPSS軟件得出標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)=0.17，證明支付中介的安全性對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿存在線性相關(guān)，又因?yàn)?.17＞0，所以支付中介的有效性對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿存在正相關(guān)。

為了證明數(shù)據(jù)的擬合程度和有效性，由SPSS做了R2檢驗(yàn)，如表1所示。（表1）

R2＞0.8，說(shuō)明數(shù)據(jù)很穩(wěn)定，所以認(rèn)為這組數(shù)據(jù)對(duì)線性回歸模型是有效的。

H2：假設(shè)網(wǎng)頁(yè)的質(zhì)量越高，訪問(wèn)速度越快，搜索引擎越便捷，管理團(tuán)隊(duì)的效率越高，專(zhuān)業(yè)性越強(qiáng)，消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)數(shù)量越多。由SPSS得出結(jié)論，如表2所示。（表2）

由SPSS軟件得出，標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)=0.256，說(shuō)明C2C網(wǎng)站的整體環(huán)境與消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)數(shù)量存在線性相關(guān)。

為了證明此組數(shù)據(jù)的擬合程度，由SPSS做出R2檢驗(yàn)如表3所示。（表3）

可決系R2和調(diào)整的可覺(jué)系數(shù)R2都比較高，表明回歸方程和方程擬合的較好，說(shuō)明所建立的模型是有效的。

表1 支付中介安全性對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿影響的R2檢驗(yàn)

表2 C2C網(wǎng)站的整體環(huán)境對(duì)購(gòu)買(mǎi)數(shù)量影響的相關(guān)系數(shù)

表3 網(wǎng)站的整體環(huán)境對(duì)購(gòu)買(mǎi)數(shù)量影響相關(guān)系數(shù)的R2檢驗(yàn)

表4 賣(mài)家的整體素質(zhì)對(duì)購(gòu)買(mǎi)數(shù)量影響的R2檢驗(yàn)

表5 賣(mài)家的整體素質(zhì)對(duì)購(gòu)買(mǎi)數(shù)量影響的相關(guān)系數(shù)

H3：假設(shè)賣(mài)家的服務(wù)態(tài)度，專(zhuān)業(yè)程度，對(duì)客戶意見(jiàn)和投訴的反饋與消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)數(shù)量存在相關(guān)性。

為了證明數(shù)據(jù)的有效性，做了R2檢驗(yàn)，如表4所示。（表4）

R2＞0.8，說(shuō)明這組數(shù)據(jù)很穩(wěn)定，對(duì)線性回歸模型是有效的。

同時(shí)，為了證明賣(mài)家的服務(wù)態(tài)度、專(zhuān)業(yè)程度，對(duì)客戶意見(jiàn)和投訴的反饋與消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)數(shù)量存在的相關(guān)性，我們用SPSS軟件做了線性系數(shù)分析，得出結(jié)果如表5所示。（表5）

由SPSS得出，標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)=0.332＞0，說(shuō)明賣(mài)家的整體素質(zhì)會(huì)正向促進(jìn)消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿。

本研究在上述已有的理論模型基礎(chǔ)上并結(jié)合中國(guó)C2C電子商務(wù)的實(shí)際情況，提出了C2C電子商務(wù)環(huán)境下的多維度信任模型。其中，“支付中介”、“信用積分”、“實(shí)名認(rèn)證”、“用戶意見(jiàn)反饋”、“C2C網(wǎng)站整體環(huán)境”和“賣(mài)家整體素質(zhì)”作為C2C電子商務(wù)環(huán)境下主要的在線交易信用評(píng)價(jià)管理機(jī)制因素影響著“消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿”；同時(shí)，“消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿”也影響著“消費(fèi)者對(duì)C2C電子商務(wù)平臺(tái)的信任”和“消費(fèi)者對(duì)C2C電子商務(wù)平臺(tái)中賣(mài)家的信任”。

四、結(jié)論

第一，信用評(píng)價(jià)體系中，“信用積分”和“賣(mài)家素質(zhì)感知”對(duì)在線消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿直接影響效應(yīng)較高，其次就是“實(shí)名認(rèn)證”和“用戶意見(jiàn)反饋”，而“支付中介”和“網(wǎng)站環(huán)境”對(duì)在線消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿的直接影響相對(duì)較低，表明目前C2C電子商務(wù)信用評(píng)價(jià)體系中，6個(gè)方面的因素分別對(duì)在線消費(fèi)者存在著不同的影響程度，但可以肯定的是，這6個(gè)方面的因素均從一定程度上促進(jìn)了消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿。

第二，“信用積分”對(duì)在線消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿直接影響效應(yīng)最高。這一方面說(shuō)明網(wǎng)上賣(mài)家的信用評(píng)價(jià)還是具有很強(qiáng)的參考度，另一方面也暴露了信用評(píng)價(jià)體系單一，僅靠信用分?jǐn)?shù)的高低決定賣(mài)家信譽(yù)度高低的弊端。“賣(mài)家素質(zhì)感知”的影響效應(yīng)也較高，這說(shuō)明了在C2C購(gòu)物平臺(tái)中諸多的賣(mài)家當(dāng)中，消費(fèi)者在購(gòu)買(mǎi)時(shí)還是會(huì)選擇素質(zhì)相對(duì)較高的賣(mài)家進(jìn)行交易。

第三，研究還分析了人口統(tǒng)計(jì)變量在現(xiàn)有信用評(píng)價(jià)體系下對(duì)購(gòu)買(mǎi)意愿的影響。之所以要強(qiáng)調(diào)是在現(xiàn)有的信用評(píng)價(jià)體系之下，研究結(jié)果表明了消費(fèi)者的收入和過(guò)往網(wǎng)購(gòu)金額對(duì)于他們的購(gòu)物決策都有較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系；但對(duì)于消費(fèi)者的性別、年齡和學(xué)歷與購(gòu)買(mǎi)意愿的關(guān)系還是沒(méi)有得到驗(yàn)證。

結(jié)束語(yǔ)

信用問(wèn)題一直是網(wǎng)上購(gòu)物的關(guān)鍵問(wèn)題，本文以淘寶網(wǎng)為例，細(xì)化了信用評(píng)價(jià)體系對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿的影響。網(wǎng)上購(gòu)物特別是C2C模式有著很光明的前途和市場(chǎng)。而信用是淘寶網(wǎng)購(gòu)物交易過(guò)程的基石，因此建立并完善信用評(píng)價(jià)體系尤其重要，我們必須改進(jìn)現(xiàn)有的信用評(píng)價(jià)體系，因?yàn)樗粌H可以有效減少網(wǎng)上交易欺詐行為，而且可以加強(qiáng)我國(guó)個(gè)人信用體系建設(shè)，同時(shí)也必將促進(jìn)網(wǎng)上購(gòu)物市場(chǎng)更加繁榮。

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